Ta seria „Zapytaj INDIA” umożliwia jednostkom zadawanie pytań i otrzymywanie odpowiedzi. Pracownicy-eksperci INDIAai odpowiedzą na Twoje pytania.

Pytania należy kierować na adres askindiaai@mail.nasscom.in.

Czym jest modelowanie AI? Jaki jest obecnie najbardziej zaawansowany model AI? – Sundaram Pillai, Nagerkoil.

Modelowanie AI to proces tworzenia, trenowania i używania algorytmów uczenia maszynowego, które naśladują logiczne podejmowanie decyzji na podstawie dostarczonych danych. Modele sztucznej inteligencji stanowią podstawę bardziej zaawansowanych metod wywiadowczych, takich jak analiza w czasie rzeczywistym, analiza predykcyjna i analiza rozszerzona.

ChatGPT-4 jest obecnie uważany za najbardziej zaawansowany model AI. To wydanie wywołało wielkie oczekiwanie i podekscytowanie, ponieważ jest to jak dotąd najbardziej zaawansowana i potężna sztuczna inteligencja. Opiera się na modelu językowym Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4), najnowszej iteracji serii modeli językowych GPT.

Czym jest szybka inżynieria w sztucznej inteligencji? Jakich umiejętności potrzebujesz do szybkiej inżynierii? – V Niranjan, Bengaluru.

Szybka inżynieria to koncepcja sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Zamiast być podany w sposób dorozumiany, opis pracy, którą ma wykonać sztuczna inteligencja, jest zawarty w danych wejściowych, np. jako pytanie w szybkiej inżynierii. Inżynieria monitów zazwyczaj polega na przekonwertowaniu jednego lub więcej zadań na zestaw danych opartych na monitach, a następnie szkoleniu modelu językowego za pomocą „uczenia się opartego na monitach” lub po prostu „uczenia się monitów”.

Dobry „Prompt Engineer” musi mieć doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i umiejętności analityczne oraz dogłębne zrozumienie sztucznej inteligencji, przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i generowania treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

Jakie są zalety generatywnej sztucznej inteligencji? Kim są główni gracze w generatywnej sztucznej inteligencji? – Usma Nahid, Secunderabad

W oparciu o wcześniejsze interakcje z klientami i dane, generatywna sztuczna inteligencja może generować szybką, spersonalizowaną komunikację z klientami. Technologia może również pomóc w kwalifikowaniu potencjalnych klientów i szybszym odpowiadaniu na typowe pytania klientów.

Microsoft, Google i Amazon Web Services inwestują w generatywne przedsięwzięcia i technologię sztucznej inteligencji. Na przykład Microsoft jest jednym z największych inwestorów w OpenAI. Wiele z tych firm opracowuje również generatywne narzędzia i operacje AI. IBM (USA), META (USA), Adobe (USA) i Insilico Medicine (Hongkong) są również znaczącymi uczestnikami rynku generatywnej sztucznej inteligencji.

Co robi muzyka AI? Jak powstają piosenki AI? – James Kuruvila, Delhi.

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do analizowania muzyki i jej unikalnych właściwości, odkrywania wzorców i tworzenia na ich podstawie spersonalizowanych rekomendacji muzycznych. W rezultacie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe już dawno zmieniły branżę muzyczną.

Sztuczna inteligencja komponuje muzykę, powtarzając to, czego nauczyła się słuchać w ogromnych bazach danych piosenek, co jest podobne do tego, jak muzyka pop skomponowana przez człowieka jest rekombinowana z wcześniejszych wpływów.

W jaki sposób sztuczna inteligencja jest mądrzejsza od ludzi? Czy potrafi czytać w ludzkich myślach? – Anushka Roy, Kalkuta.

Sztuczna inteligencja ma bardziej niesamowitą pamięć niż ludzie, może szybko zdobywać wiedzę z wielu źródeł cyfrowych, może pracować nieprzerwanie bez potrzeby snu, nie popełnia błędów arytmetycznych i lepiej radzi sobie z wielozadaniowością i myśleniem o kilka kroków do przodu.

Sztuczna inteligencja może teraz czytać w ludzkich myślach. Na przykład naukowcy z Osaki w Japonii pokazali pacjentom zdjęcia, zanim poprosili ich, aby pomyśleli o nich, gdy byli podłączeni do skanera fMRI. Następnie oprogramowanie AI do dyfuzji obrazu narysowało to, co myśleli.

Czy C++ jest lepszy od Pythona dla sztucznej inteligencji? Z drugiej strony, czy tworzenie sztucznej inteligencji w Pythonie jest trudne?

C++ to najlepsza platforma dla systemów wbudowanych i robotyki. Natomiast Python jest obsługiwany w przypadku zadań wysokiego poziomu, takich jak uczenie sieci neuronowych i importowanie danych, które można wykonać tylko na określonych platformach. Python był używany w większości postępów w sztucznej inteligencji w ostatnich latach, co prowadzi do założenia, że ​​jest to najlepsza opcja.

Jeśli zamierzasz zająć się uczeniem maszynowym, powinieneś zacząć od tych podstawowych pojęć matematycznych, a następnie przejść do aspektów kodowania. Wiele języków programowania związanych ze sztuczną inteligencją, takich jak Python, uważa się za stosunkowo proste.